Actualizaciones de Bard: Respuestas más precisas, exportación a Google Sheets
Bard, el modelo de lenguaje desarrollado por Google, está constantemente mejorando para brindar respuestas más precisas y útiles a los usuarios. En su última actualización, Bard ha introducido dos mejoras importantes: una mayor precisión en las respuestas y la capacidad de exportar a Google Sheets.
Respuestas más precisas para tareas avanzadas de razonamiento y matemáticas
Bard ha mejorado su capacidad para resolver tareas matemáticas, preguntas de programación y manipulación de cadenas gracias a una nueva técnica llamada «ejecución de código implícito». Esta técnica permite a Bard detectar las solicitudes computacionales y ejecutar el código correspondiente en segundo plano. Como resultado, Bard puede proporcionar respuestas más precisas y detalladas a preguntas como:
- ¿Cuáles son los factores primos de 15683615?
- Calcula la tasa de crecimiento de mis ahorros.
- Invierte la palabra «Lollipop» para mí.
Estas mejoras en el razonamiento lógico y las habilidades matemáticas permiten a Bard abordar problemas más complejos y brindar respuestas más confiables.
Habilidades mejoradas de lógica y razonamiento
Los modelos de lenguaje de gran escala, como Bard, son similares a motores de predicción. Al recibir una solicitud, generan una respuesta basada en la predicción de las palabras más probables que la siguen. Si bien estos modelos han demostrado ser muy capaces en tareas de lenguaje y creatividad, han sido menos efectivos en áreas como el razonamiento y las matemáticas.
Para resolver problemas más complejos que requieren un razonamiento avanzado y habilidades lógicas, simplemente confiar en la salida del modelo de lenguaje no es suficiente. Es por eso que Bard ha introducido un nuevo método que combina las capacidades del modelo de lenguaje (llamado «Sistema 1» en la analogía que utilizamos) y el código tradicional (conocido como «Sistema 2»).
El Sistema 1 representa un pensamiento rápido, intuitivo y sin esfuerzo, mientras que el Sistema 2 es más lento, deliberado y requiere esfuerzo consciente. Mediante la ejecución de código implícito, Bard puede identificar solicitudes que se beneficiarían del razonamiento lógico y ejecutar el código necesario para generar una respuesta más precisa. Esta combinación de enfoques ha demostrado mejorar la precisión de las respuestas de Bard en aproximadamente un 30% en problemas de palabras y matemáticas en nuestros conjuntos de datos internos.
Es importante destacar que, a pesar de estas mejoras, Bard no siempre acertará en sus respuestas. Puede que no genere código para ayudar en la respuesta, el código que genera puede ser incorrecto o es posible que no incluya el código ejecutado en su respuesta. Sin embargo, esta capacidad mejorada para responder con estructuras y capacidades lógicas representa un paso importante para hacer que Bard sea aún más útil para los usuarios.
¡Estén atentos a más actualizaciones y mejoras en Bard en el futuro!